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城轨列车车轮全局不圆度检测方法研究

发布时间:2023-04-28 15:07
  随着城轨车辆运行速度的不断提升,轮轨之间的相互动力作用加剧,车轮全局不圆现象频繁发生,对城轨列车的安全运营带来很大影响。因此,研究车轮全局不圆的检测方法具有重要意义。本文在总结国内外研究成果的基础上,提出了基于振动信号的城轨列车车轮全局不圆度检测方法,主要工作内容如下:(1)基于SIMPACK建立了车辆-轨道耦合动力学模型,并以车轮全局不圆度作为输入信号进行仿真,得到轮轨振动信号。(2)设计了城轨列车车轮全局不圆度故障检测系统,包括需求分析、系统总体设计、关键硬件选型以及现场系统安装,为后续算法提供现场数据来源。(3)研究了基于改进小波阈值的振动信号降噪。针对原始振动信号中包含噪声的问题,提出了一种改进的小波阈值降噪方法,最后通过实验证明了该方法具有更好的降噪效果。(4)研究了基于IMPE的振动信号特征提取。将多尺度排列熵引入到车轮全局不圆度故障特征提取中,但在熵值计算过程中稳定性欠佳,为此提出一种改进的多尺度排列熵。最后通过仿真信号和实测数据验证了该方法的可行性和有效性。(5)研究了基于极限学习机的故障识别方法。将正常和故障车轮的特征向量输入到极限学习机中进行训练,然后测试分类效果,...

【文章页数】:93 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 车轮不圆度介绍
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 车轮不圆度检测方法
        1.3.2 振动信号分析处理现状
        1.3.3 故障模式识别方法研究
    1.4 本文主要内容
2 车辆-轨道耦合动力学模型
    2.1 SIMPACK简介
        2.1.1 SIMPACK软件概述
        2.1.2 SIMPACK建模的多体动力学要素
    2.2 车辆-轨道耦合动力学模型建立
        2.2.1 建模基本原则
        2.2.2 车辆模型建立
        2.2.3 柔性轨道模型建立
        2.2.4 车轮全局不圆度故障模型
    2.3 车轮全局不圆度缺陷下的振动响应仿真
    2.4 本章小结
3 城轨列车车轮全局不圆度故障检测系统设计
    3.1 系统需求分析
    3.2 系统总体设计
        3.2.1 整体架构
        3.2.2 工作原理
    3.3 硬件选型
        3.3.1 车号识别系统
        3.3.2 车轮轴位传感器
        3.3.3 振动加速度传感器
        3.3.4 数据采集模块
    3.4 现场系统安装
    3.5 本章小结
4 基于改进小波阈值的振动信号降噪
    4.1 小波变换基本理论
        4.1.1 小波定义
        4.1.2 常用小波基函数
        4.1.3 连续小波变换
        4.1.4 离散小波变换
    4.2 小波阈值降噪
        4.2.1 小波降噪数学模型
        4.2.2 小波降噪方法
        4.2.3 小波阈值降噪原理
        4.2.4 阈值选取原则
        4.2.5 阈值函数
    4.3 改进的小波阈值降燥
        4.3.1 改进的阈值选取原则
        4.3.2 改进的阈值函数
    4.4 实验分析
        4.4.1 评价指标
        4.4.2 模型仿真数据分析
        4.4.3 现场实测数据分析
    4.5 本章小结
5 基于IMPE的振动信号特征提取
    5.1 数据分轮处理
        5.1.1 振动加速度传感器安装位置
        5.1.2 有效数据段提取
    5.2 多尺度排列熵及其参数选取
        5.2.1 信息熵
        5.2.2 排列熵
        5.2.3 多尺度排列熵
        5.2.4 参数选取
    5.3 多尺度排列熵的改进及性能对比
        5.3.1 改进的多尺度排列熵
        5.3.2 IMPE和MPE性能对比
    5.4 实验分析
        5.4.1 算法流程
        5.4.2 模型仿真数据分析
        5.4.3 现场实测数据分析
    5.5 本章小结
6 基于极限学习机的故障识别方法
    6.1 单隐含层前馈神经网络
        6.1.1 单隐含层前馈神经网络基本概念
        6.1.2 单隐含层前馈神经网络传统学习算法
    6.2 极限学习机
        6.2.1 Moore-Penrose广义逆矩阵
        6.2.2 极限学习机原理
        6.2.3 极限学习机特性
        6.2.4 基于极限学习机的分类算法
    6.3 实验分析
        6.3.1 车轮全局不圆度故障检测整体流程
        6.3.2 模型仿真数据验证
        6.3.3 现场实测数据验证
    6.4 本章小结
7 总结与展望
    7.1 全文总结
    7.2 研究展望
致谢
参考文献
附录



本文编号:3804038

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